Pandas 按列选择值的平均值

我有一个数据集，其中有5列。考虑下面的数据库：-< /P> 城市 车辆 可乐 可乐 可乐 斋浦尔 汽车 ... ... ... 斋浦尔 汽车 ... ... ... 斋浦尔 自行车 ... ... ... 浦那 汽车 ... ... ... 孟买 自行车 ... ... ... ... ... ... ... ...

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如果您希望使用

col3

（但仍分组在

City

下），请尝试以下操作：

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这将为您提供所需的相对部分（总和为1），而不是实际计数。您也可以对其他列重复同样的操作。

使用

value\u计数（normalize=True）

而不是

count（）

？作为提示：

df.groupby（['City']]）['Vehicle'].value\u计数（normalize=True）

。或者如果要计算col3，可以使用

df.groupby（['City']）['col3'].value\u计数（normalize=True）

（但仍归入城市）。正如问题标题所提到的列。因此，可能要计算每个列的各个值。OP需要对此进行澄清。@SeaBean感谢它的工作，它给了我我想要的答案。太好了！我已将建议作为答案发布在下面。请记住，如果您认为该建议对您有帮助。

df.groupby('City')['col3'].value_counts(normalize=True)